1. Clasifique las siguientes series (discreta o continua, univariada o multivariada)
a. Índice diario de bolsa de valores durante el período de enero 1990 a diciembre 2010. R/ Continua Univariada
b. Registro de la marea en un lugar específico durante 30 días. R/ Continua Univariada
c. Presión sanguínea de una mujer durante el embarazo. R/ Continua Univariada
d. Temperatura promedio diario durante el año 2019.R/ Discreta Univariada
e. Registro diario de nacimiento y defunciones durante el año 2010. R/ Discreta Univariada
3. En la base de datos “nacimiento1990_1995.xls” se tienen las cifras de los nacimientos mensuales inscritos en Costa Rica de enero de 1990 a diciembre de 1995.
a. Importe los datos a R.
naci <- read_excel("Datos/nacimiento1990_1995.xls",
col_names = c("Fecha","Nacimientos"))
nacits<-ts(naci$Nacimientos,frequency = 12,start=c(1990,1))
frequency(nacits) #la frecuencia de la serie## [1] 12
## Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec
## 1990 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
## 1991 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
## 1992 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
## 1993 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
## 1994 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
## 1995 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
b. Elabore un gráfico de la serie.
p<-autoplot(nacits) +
labs(x ="t", y = "Nacimientos", title=" Evolución de los nacimientos (ene-90 a dic-1995)")+
theme_classic()
ggplotly(p)decomposeNacitsMult <- decompose(nacits,"multiplicative")
decomposeNacitsAditi <- decompose(nacits,"additive")
p1<-autoplot(decomposeNacitsMult)+
theme_bw()+
ggtitle("Descomposición Multiplicativa")
ggplotly(p1)## Warning: `group_by_()` is deprecated as of dplyr 0.7.0.
## Please use `group_by()` instead.
## See vignette('programming') for more help
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_warnings()` to see where this warning was generated.
c. Comente sobre las características de la serie.
9. Utilice la serie fpp2::goog de la bolsa de valores del Google entre 25 de febrero, 2013 a 13 de febrero, 2017.
## Time-Series [1:1000] from 1 to 1000: 393 393 397 398 400 ...
## Time Series:
## Start = 1
## End = 6
## Frequency = 1
## [1] 392.8300 392.5121 397.3059 398.0113 400.4902 408.0957
Zt = Yt −Yt−1.
Zt mide el cambio que produce la observación en el tiempo t con respecto a la observación en el tiempo t − 1. Utilice la función diff(goog) para obtener los cambios diarios de la serie.